public decimal Calcule(CalculData data)
{
/* Calcule la distance maximale entre deux vecteurs. */
var copy = data.Vecteurs.ToList();
var distanceMax = data.Vecteurs.Max(a => copy.Max(b => _distance.Calcule(a, b)));
/* Nombre de transition de chansons. */
int nbTransitions = data.Vecteurs.Count - 1;
decimal buffer = 0;
var vecteursOrdonne = data.Vecteurs.OrderBy(v => v.Ordre).ToList();
/* Parcourt les vecteurs ordonnés du 1er à l'avant dernier. */
for (int rowIdx = 0; rowIdx < nbTransitions; rowIdx++)
{
/* Somme les distances avec le suivant. */
var vecteurN = vecteursOrdonne[rowIdx];
var vecteurN1 = vecteursOrdonne[rowIdx + 1];
buffer += _distance.Calcule(vecteurN, vecteurN1);
}
/* Normalise la somme des distance */
buffer = buffer / (nbTransitions * distanceMax);
return(buffer);
}
public void Tri(CalculData data)
{
var random = new Random(DateTime.Now.Millisecond);
foreach (var vecteur in data.Vecteurs)
{
vecteur.Ordre = random.Next(1, 40);
}
}
public void Prepare(CalculData data)
{
/* Parcourt les champs */
var fieldIdxList = data.Vecteurs.First().Keys.ToList();
foreach (int fieldIdx in fieldIdxList)
{
/* Calcul les extrema */
var minValue = data.Vecteurs.Min(x => x[fieldIdx]);
var maxValue = data.Vecteurs.Max(x => x[fieldIdx]);
/* Normalise la coordonnée, pondéré par le poids. */
foreach (var vecteur in data.Vecteurs)
{
vecteur[fieldIdx] = _poidsMap[fieldIdx] * (vecteur[fieldIdx] - minValue) / (maxValue - minValue);
}
}
}
public void CalculeMatriceSimilarite(CalculData data)
{
var dim = data.Vecteurs.Count;
var axeX = data.Vecteurs.ToList();
var axeY = data.Vecteurs.ToList();
var matriceSimilarite = new MatriceSimilarite();
for (int x = 1; x <= dim; x++)
{
for (int y = 1; y <= dim; y++)
{
var vectX = axeX[x - 1];
var vectY = axeY[y - 1];
matriceSimilarite[vectX, vectY] = _distance.Calcule(vectX, vectY);
}
}
data.MatriceSimilarite = matriceSimilarite;
}
public VecteurChanson Selectionne(VecteurChanson vecteurPrecedent, List <VecteurChanson> vecteursRestant, CalculData data)
{
/* Récupère les distances avec les vecteurs restants. */
var distanceMap = vecteursRestant.ToDictionary(v => v, v => data.MatriceSimilarite[vecteurPrecedent, v]);
/* Trie par distance */
var vecteursRestantTries = distanceMap.OrderBy(t => t.Value).Select(t => t.Key).ToList();
/* Choisie le prochain vecteur comme étant le médian. */
return(vecteursRestantTries.Last());
}
public VecteurChanson Selectionne(VecteurChanson vecteurPrecedent, List <VecteurChanson> vecteursRestant, CalculData data)
{
/* Pour chaque vecteur restant, calcule celui qui a le plus de voisins proches */
var localDistanceSumMap = vecteursRestant.ToDictionary(v => v, v => vecteursRestant.Sum(w => data.MatriceSimilarite[v, w]));
/* Groupe par somme croissante */
var groupByDistance = localDistanceSumMap.GroupBy(t => t.Value, t => t.Key).OrderBy(t => t.Key).ToList();
/* Prend le groupe avec les voisins les plus proches. */
var group = groupByDistance.First();
/* Prend l'élément le plus éloigné du vecteur précédent. */
var prochainVecteur = group.OrderBy(v => data.MatriceSimilarite[vecteurPrecedent, v]).Last();
return(prochainVecteur);
}
public void Prepare(CalculData data)
{
// RAS.
}
public VecteurChanson Selectionne(VecteurChanson vecteurPrecedent, List <VecteurChanson> vecteursRestant, CalculData data)
{
/* Récupère les distances avec les vecteurs restants. */
var distanceMap = vecteursRestant.ToDictionary(v => v, v => data.MatriceSimilarite[vecteurPrecedent, v]);
/* Groupe par distance décroissante */
var groupByDistance = distanceMap.GroupBy(t => t.Value, t => t.Key).OrderByDescending(t => t.Key).ToList();
/* Prend le groupe des plus éloignés. */
var group = groupByDistance.First();
Console.WriteLine($"Distance du groupe le plus éloigné : {group.Key}");
/* Pour chaque vecteur du groupe, calcule celui qui a le plus de voisins proches */
var localDistanceSumMap = group.ToDictionary(v => v, v => vecteursRestant.Sum(w => data.MatriceSimilarite[v, w]));
foreach (var t in localDistanceSumMap)
{
Console.WriteLine($"Somme distance : {t.Value}");
}
/* Sélectionne celui qui a le plus de voisin proche = celui avec la plus petite somme de distance. */
var minSum = localDistanceSumMap.Min(t => t.Value);
var prochainVecteur = localDistanceSumMap.First(t => t.Value == minSum).Key;
return(prochainVecteur);
}
